import spacy
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain

# 加载中文语言模型
nlp = spacy.load("zh_core_web_md")

# 示例文档
documents = [
    "机器学习是一门涉及人工智能的领域，它关注如何通过经验自动改善计算机系统的性能。",
    "自然语言处理是人工智能的一个子领域，研究计算机如何理解和生成人类语言。",
    "信息检索是从大量文档中检索相关信息的过程，常用于构建搜索引擎。",
    "深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模拟人类的学习过程。",
]

# 用户查询
query = "深度学习在人工智能中的应用"

# 处理文档并获取文档向量
document_vectors = [nlp(doc).vector for doc in documents]





# 处理查询并获取查询向量
query_vector = nlp(query).vector
print(query_vector)

# 计算余弦相似度
similarities = [cosine_similarity([query_vector], [doc_vector])[0][0] for doc_vector in document_vectors]

# 找到最相似的文档
most_similar_index = similarities.index(max(similarities))
most_similar_document = documents[most_similar_index]

print(f"用户查询: {query}")
print(f"最相似的文档: {most_similar_document}")

